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查询次数，提升写入以及查询的性能。 选择启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”，进入操作界面。 创建中心点索引表。 创建的索引命名为my_dict，注意该索引的number_of_shards数必须设置为1，否则无法注册。
break”或“segment can't keep up”的报错信息，如果存在则可能是写入压力过大，对集群造成较大的压力导致熔断。需要查看监控信息，排查近期数据写入量（写入速率）是否存在激增，如果存在则根据业务实际情况合理安排写入高峰时间窗。 如果集群不存在任务堆积或者集群优化完依旧不可用，则执行下一步，查看集群是否压力过大。
默认值：10% flowcontrol.memory.nudges_gc Boolean 写入压力过大时（1s检查一次反压连接池，所有现有连接均被阻塞无法放开新的写入请求），是否尽力触发垃圾回收，保证写入稳定性。取值： true（默认值） false 当所有参数值设置为“null”时，表示恢复配置默认值。
根据提示信息修改参数值。 400 CSS.5002 Invalid database type. 数据库类型不合法。 暂时只支持ElasticSearch类型。 400 CSS.5003 Invalid database version. 数据库版本不合法。 Elasticsearch搜索引擎和Kibana目前支持7
Elasticsearch后台的bulk的线程池最大只支持接受200请求数队列，超过的请求会被rejected。 解决方案 建议根据实际情况调整客户端的并发写入请求数（调整到一个合适的阈值），另外被rejected的http请求ES-Hadoop是有重试机制的，可修改以下参数: “es.batch
["my_synonym_filter"][ "synonyms_path"] = "/rds/datastore/elasticsearch/v7.10.2/package/elasticsearch-7.10.2/plugins
授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项：部分Action存在对其他Action的依赖，需要将依赖的Action同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。 IAM项目(Project)/企业项目(Enterprise
低。 触发Elasticsearch自动创建index时，创建速度变慢会导致大量写入请求堆积在内存中，严重时可导致集群崩溃。 分片过多时，如果不能及时掌控业务的变化，可能经常遇到单分片记录超限、写入拒绝等问题。 父主题： CSS集群搜索引擎使用
"vector": "true", # 开启向量特性 "number_of_shards": 1, # 索引分片数，根据实际需求设置 "number_of_replicas": 0, # 索引副本数，根据实际需求设置
"vector": "true", # 开启向量特性 "number_of_shards": 1, # 索引分片数，根据实际需求设置 "number_of_replicas": 0, # 索引副本数，根据实际需求设置
配置Elasticsearch集群聚合增强 读写分离 读写分离支持将写入主集群（Leader）的数据自动同步到从集群（Follower），实现主集群承担写入任务，从集群承担查询任务。读写分离可以将读写压力分开，提高查询的性能。当主集群无法提供服务时，可以通过主从切换使用从集群提供写入和查询服务，保证业务可以正常进行。
byte进行扫描，遇到重复的就进行压缩。该算法适用于读取量大、写入量小的场景。 best_compression算法 除了默认的LZ4算法，云搜索服务还支持自定义best_compression算法。该算法适用于写入量大、索引存储成本高的场景，例如日志场景、时序分析场景等，可以大大降低索引的存储成本。
CSS创建索引报错“maximum shards open” 问题描述 创建索引时，报错显示“this action would add [2] total shards, but this cluster currently has [1000]/[1000] maximum shards open”。 问题原因
数据导入导出类 Elasticsearch显示CPU使用率高，导致日志无法写入 ECS服务器部署Logstash推送数据到CSS服务报错 ES-Hadoop导数据时报"Could not write all entries"异常
节点 性能基线 节点数量计算方式 示例 写入节点 对于挂载云盘的节点，其单核写入性能基线为1MB/s。 对于超高IO型的节点，其单核写入性能基线为1.5MB/s。 写入节点数=业务峰值时的流量÷单节点的核数÷单核写入性能基线x副本数 业务峰值写入100MB/s，使用16u64g的节点
式DocValue（系统堆外内存）等场景。 超高IO型 1:8 NVMe接口的本地SSD盘，相比磁盘增强型，数据盘较小。适合对时延要求高，写入压力大的场景，比如电商、APP搜索，性能比SSD云盘更好。存在本地盘有崩溃的风险，需要开启副本。 鲲鹏计算 鲲鹏通用计算型 1:2 和1:4
配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 在OpenSearch集群创建向量索引 在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强OpenSearch集群搜索能力
节点 性能基线 节点数量计算方式 示例 写入节点 对于挂载云盘的节点，其单核写入性能基线为1MB/s。 对于超高IO型的节点，其单核写入性能基线为1.5MB/s。 写入节点数=业务峰值时的流量÷单节点的核数÷单核写入性能基线x副本数 业务峰值写入100MB/s，使用16u64g的节点
Elasticsearch集群报错：unassigned shards all indices 问题描述 Elasticsearch集群报错unassigned shards all indices，集群状态为red。 原因分析 当前集群存在未分配的shard。 解决方案 在Kibana的“Dev
在Elasticsearch集群创建向量索引 在Elasticsearch集群使用向量索引搜索数据 在嵌套字段中使用向量索引 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强Elasticsearch集群搜索能力
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